金融风险控制是金融活动中的重要环节。随着科技的发展，大数据技术可为金融风控提供强有力的技术支持。本研究以大数据技术在金融风控中的应用为研究对象，采取数理统计方法、风险评估方法和机器学习等技术为研究方法，结合实证分析和理论阐述，研究大数据技术在金融风控过程中的具体应用情形。研究发现，在大数据技术的支持下，金融风险识别的精度和效率均有显著提高，风险决策更具针对性和科学性。此外，金融机构在风险防范、风险预警及风险处置等环节，通过大数据技术实现了前所未有的精细化管理和智能化决策。本研究对于推动金融风控工作的现代化，以及提升金融业综合竞争力具有一定的理论和实践意义。

依托大数据技术利用科学统计方法进行分析可以对分布式光伏发电的趋势、异常情况进行甄别，对分布式光伏用户管理发挥巨大作用，介绍了箱线图法工作原理，利用该方法分析了某地区分布式光伏用户发电量异常情况，由此说明了大数据技术在分布式光伏用户管理应用中的重要性和可行性。

以关键信息基础设施为目标的高级持续性威胁(APT)攻击逐年增多。通过对高级持续性威胁的攻击特点和攻击步骤，以及安全厂商和科研机构提出的技术路线进行分析，利用大数据技术，设计出一种基于大数据技术的高级持续性威胁检测与防御平台。

太赫兹(THz)波能够穿透大多数干的介电材料(塑料、陶瓷、衣物等),可实现对带包装物品的质量检测。为了研究THz光谱技术对带包装面粉的无损检测,首先对不带包装面粉进行太赫兹时域谱可行性分析及建模研究。对101份不同种类的面粉样本,用Tera Pulse 4000的太赫兹脉冲光谱仪采集了其太赫兹时域谱,对光谱预处理后,用偏最小二乘法(PLS)算法建立了面粉中3个指标水分、灰分、面筋的定量分析模型。各模型的预测相关系数都在0.89以上,研究结果表明,通过太赫兹时域光谱技术对面粉品质进行无损、快速检测具有可行性,对下一步太赫兹光谱技术直接对带包装的面粉进行检测研究奠定了坚实的基础。

近年来,呼和浩特市在利用科技手段治污方面采取了一系列措施,也取得了一定的成效,但由于产业、能源、运输、用地结构不合理,给呼和浩特市大气环境治理带来了一定难度。随着物联网、云计算、大数据、移动互联网等新兴信息技术的不断发展和深入应用,特别是大数据时代的到来,环境监管和信息化面临着重大的发展机遇和挑战。在分析我国大气污染防治进程和生态科技应用与发展的基础上,回顾了呼和浩特市空气质量管理中科技创新应用的现状与不足,从科技创新应用的动力机制和创新模式上进行研究,提出环保大数据技术解决思路,构建呼和浩特市大气环境大数据综合管理平台,助力打赢蓝天保卫战。

通过搭建Hadoop大数据平台,将货运车辆的北斗/GPS导航定位数据迁移到分布式文件系统里。结合Hive,Mahout等大数据组件,运用Java语言进行大数据算法的开发。设计并实现了基于时空特征的K-means聚类算法以及基于专家系统和协同过滤算法的货车未来活动区域预测方法,挖掘货车的轨迹规律和业务发展特征,对大数据技术在货运行业的工程化应用进行了探索。

十九大的胜利召开为加快供应链的应用和创新提供了方向指导。供应链运营模式涉及的企业信息总量在大数据时代剧增，这导致企业无法实现信息安全的自我保护，政府应当参与到企业信息安全的公共治理中去。其中需要解决公益性与营利性、共赢性与竞争性、监管性与自由性三对"公"与"私"的矛盾，相应地政府应当从规定可流转的企业信息类型、建设共享信息激励机制、加大监管工作的力度来升级公共治理效果。大数据供应链背景下专项保护企业信息安全的公共治理工作具有前瞻性和局部性，先行的政策应当有针对性地协调征信工作并实施登记报备等制度来保障企业信息安全。

电信运营商拥有着庞大的客户群体、海量的数据资源,如何挖掘大数据价值,精准把握客户需求,将成为运营商保持行业领先的关键。为吸引更多优质异网用户在携号转网过程中携入,本次研究通过大数据技术,借助DPI[1,2]解析信息构建异网号码池,运用逻辑回归、决策树、boosting算法[3]等原理搭建转网倾向评估模型,最后通过客户画像、异网策反目标用户分群[4],并配置针对性营销策略,构建起一个较为完善的"异网获客系统",提升运营商在携号转网过程中的客户经营服务能力。

为减少用户流失，提高用户保有率，文章介绍一种基于智慧运营平台，将大数据技术和数据挖掘技术相结合，对电信客户流失进行预测的模型。该模型利用大数据技术处理用户离网前的海量数据信息，分析流失用户特征，建立用户流失预测，提前锁定流失风险较高的用户，有针对性地制定维挽策略，精准开展维系挽留活动，能够有效降低用户离网率。

针对多类型核辐射数据采集系统中串行数据传输能力不能满足环境实时监测需求的现状,设计了多串口转以太网辐射数据传输系统。系统以ARM架构STM32F407处理器为核心,为接收不同辐射数据的串口分配队列缓冲区,将轻量级LwIP协议栈优化后移植到系统平台上,轮询读取出串口缓冲区中辐射数据并进行标识封装,将封装好的串口帧作为LwIP协议栈中应用层数据,最终实现了多个串口与单个网口双向传输的数据传输系统。经测试,其传输性能优于同等条件下RS232的数据传输,满足了设计的需求。

为科学防控COVID-19新冠肺炎疫情,江苏省通信管理部门牵头建设了江苏省疫情分析平台,运用大数据分析,支撑服务疫情态势研判与疫情防控部署,统计分析省内人员动态流动情况,协助疾控部门开展确诊和疑似患者的流行病学调查以及排查密切接触人员。"天地图·江苏"为江苏省疫情分析平台的搭建,提供了统一空间框架、基础电子地图资源、基础地理数据集以及各类开发接口等,实现了江苏省疫情信息和区域间人口流动态势,以及医院、商场、超市、车站等重点场所的区域预警在空间"一张图"上的集成展示,辅助决策者利用空间化手段开展疫情信息挖掘和分析研判,发挥了较好的基础支撑作用。

目前油气田物探、钻井系统工程投资在投资总额中占比较高,成本分析工作可为工程投资计划符合率提供技术支撑,为降本增效提供数量化依据和建议。针对传统投资成本分析中存在的问题,提出油气田公司运用信息化平台大数据技术对物探、钻井系统工程成本分析的内涵、思路、方法和工作程序。研究结果表明:①大数据技术可以借助信息化平台进行数据识别,对工程投资决策起到成本预测作用,并且通过数据实时更新及时纠正实施过程中的偏差,为气田规模效益开发提供支撑;②信息化平台成本分析的主要功能包括采集有效信息及建立健全成本大数据库功能,构建成本分析、预测、预警和过程管控功能和大数据分析技术为投资成本决策提供智能化支持功能;③信息化平台可增加因素分析法进行物探、钻井系统工程投资成本分析评价。结论认为:油气田公司应通过试验其他有效的成本分析方法,加快大数据分析技术科学建模和选择典型工程利用信息化平台大数据分析技术进行成本分析测试等办法,尽快建立并推广应用物探、钻井系统工程投资成本大数据分析体系。

本文从基于新常态下的企业成本管理现存问题展开分析,并以此为依据,提出落实战略成本管理理念、落实全成本管理体系、合理利用大数据技术、加强内控监督效率等几个方面的措施,希望为企业的长远稳定发展提供保障。

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.

本文主要针对大数据技术在电力系统信息安全防护中的应用展开深入研究，先阐述了大数据技术在电力系统信息安全防护中的应用，如用于风电场功率的预测、用于配电低电压的定位和治理等等，然后又提出了几点切实可行的应用方法，如改变发电能源的供给方式、发展智能电网、发挥大数据技术的基础性作用，通过以上应用方法，促进电力系统更好地发展。

随着科学技术的发展，计算机和互联网迅速发展，社会已经进入大数据时代。在大数据背景下，任何行业都希望适应时代的发展，开拓市场，在电子商务市场上占有一席之地。在信息时代，电力行业的竞争更加激烈。要不断把握社会经济发展趋势，创新营销策略，通过发展获得生存机会和更高收入。作为电力企业的营销部门，也应结合大数据环境创新营销模式，顺应发展趋势，以大数据和互联网作为营销模式的创新理念，寻找适合现阶段大数据环境的营销模式，针对企业存在的问题提出建设性创新建议，完善电力企业营销模式。

随着信息技术的迅猛发展，大数据技术正逐渐渗透到农业领域，为农业生产、管理和决策提供有力支持。本文旨在探讨大数据技术在农业领域的应用现状，分析面临的挑战，并展望其未来的发展前景。通过文献综述和案例分析，研究发现大数据技术在农业领域具有广阔的应用空间，但仍需克服技术、人才和政策等方面的挑战。

随着我国交通工程建设产业的快速发展，社会对交通工程的重视程度不断提高，基于大数据技术提升交通工程质量与安全监管水平已成为学术界和实务界普遍关注的课题。本文从交通工程质量安全现状出发，针对存在的问题，提出了科学、合理的解决措施，以有效地提高交通工程质量与安全管理水平；为提高交通工程质量与安全监督工作的效率，提出了相应对策。当前，我国交通工程大数据在交通工程领域的应用还存在许多不足，要想有效地解决相关问题，就必须弄清其成因，灵活运用大数据技术，加强交通工程质量与安全监管，从而减少工程造价，切实提高工程质量。

近年来，随着互联网技术的飞速发展以及高性能、测量和电气技术的重要性，互联网+电力模式在电力行业得到了广泛应用。通过在能源公司安装全智能网络，我们可以充分科学地使用和分配电力，了解能源公司的智能和安全管理。在智能技术的支持下，它可以整合电力公司的各个部分，支持电厂的稳定发展；通过使用强大的数据，它不仅可以了解强大数据的收集和存储，还可以跟踪当前发电的发展需求，提高电力公司的整体运作和管理水平。这也是未来发展重大信息的新趋势。

在电力系统中，配电网作为电能传输的关键环节，其稳定性和供电质量直接关系到用户的用电体验。然而，在实际运行中，配电网往往面临着低电压问题，这不仅影响了设备的正常运行，还可能对电网安全构成威胁。近年来，随着大数据技术的蓬勃发展，其在配电网低电压监测中的应用逐渐凸显出其独特的优势。通过大数据技术的深入分析和精准预测，可以实时监测配电网的电压状态，及时发现并解决低电压问题，从而提升电网的运行效率和供电质量。本文旨在探讨大数据技术在配电网低电压监测中的具体应用，分析其在实际操作中的可行性和有效性，以期为电力系统的稳定运行和供电质量的提升提供新的思路和方法。